语义泛化

摘要： “×味”是一种构词能力很强的词模形式,“×”以名词和形容词为主,其语义经历了由表示食物的味道和气味到表示事物内在性状特征的泛化过程,泛化的路径为主体由[+食物]泛化为[+事物],范围由[+外在属性]泛化为[+内在属性],方式由[+感官认知]泛化为[+心理认知],其语义泛化通过隐喻和转喻的认知机制来实现。

摘要： 位于指人名词后的“边”集中见于吐鲁番出土契约,这类“边”性质上是处所词,功能上表示指人名词所指称实体的区域投射。经考察发现,“名指人+边”最初多见于东汉译经,发展于中古译经。这类“边”的形成经历了一个历时演变和语义泛化的过程,“边”最初位于普通名词后,表示物体关系部分;随着“边”前的普通名词变为处所名词,后附于该名词的“边”也带上了处所义,它从表示某事物的边缘部分进一步引申指称该事物边缘以外的面积。“边”逐渐脱离关系范畴,进入空间区域范畴。“边”作为处所词的用法固化后,也可用于定位以指人名词为核心的区域,此时的“边”也逐渐发展成一个泛用的处所标记。

摘要： "内卷"是2020年十大流行语之一,其作为行业语在流行过程中依次经历了隐喻性语义泛化的三个阶段,在第三阶段中"内卷"的意义逐渐含混并能表达多种消极情绪。与此同时,"内卷"的句法功能也在不断增多,并有产生词族的倾向。"卷"作为动词"内卷"的同义词得到了广泛的使用,虽然独立性还不强,但是有能够独立运用的趋势。"内卷"一词在传播中激发了人们的身份认同并体现了网络情绪的标签式表达。它虽是典型的消极网络热词,并伴随有"丧文化"的氛围,但它不完全在传播消极情绪,而是表达出当代年轻人群的一种自嘲式奋斗的心态。

摘要： 当代汉语"刷"出现新变并扩散出"刷X"词群。"刷"语义扩展路径包括:凸显动作结果,使其新、使其满、使其清,对应出现刷新义、充斥义、清除义;凸显动作过程,强调短距离上下移动,衍生出扫描义、浏览(看)义,强调动作频次多、对象数量大、总体速度快,对应出现反复义、批量义、快速义。"刷"可搭配对象范围扩大,甚至出现了语义较空泛的使用义,类似于英语"DO"。"刷"与数量结构搭配复杂,"数词+刷"序数解读归因于"第"的隐匿与词语简缩的双音节化倾向,并默认存在至少两次相同行为事件。泛化动因包括:动作联想的相似性,搭配对象的新变,数量搭配的有界性对应,语用类推的强势效果,语言的创新、经济性要求,新媒体的传播与推动。

摘要： 流行语“神仙XX”自2018年底出现到现如今再度被高频使用,可谓不衰反盛,充分满足了人们的表达需求。在网络语境下,“神仙XX”发展出了很多新用法,通过对这些搭配用法加以考察,并分析其语义泛化及流行原因,将有助于我们进一步正确理解并使用这一流行语。

摘要： 网络新词“上头”来源于动词“喝酒后引起头晕、头疼”,通过隐喻发展出“失去理智,冲动”义,后由于焦点事件语义泛化,产生“沉迷,喜爱”义;在句中常做定语、谓语和补语,句法位置上由动词向形容词虚化;随着语义的发展,其感情色彩也由贬义演变为褒义,具有强烈的主观评价义,夸张的修辞功能和丰富的表情功能。在“正反对称”语言补充机制的作用下,带有否定色彩的“下头”一词也随之产生。

摘要： “横竖”从魏晋时期的形容词临时组合到元代逐渐演变为情态副词,这一语法化过程也是其客观意义逐渐减弱、主观意义逐渐增强的主观化过程。具有确认、评判、推测等多种表达功能的“横竖3”可出现于现实句和非现实句中,而表决心的“横竖4”则只出现于非现实句中。与之相关的反义对立式情态副词的表达功能有五类:加强确认、表达决心、表达推测、表达评估、表达感叹。

摘要： “躺平”一词近来在网络上热度持续高涨,其语义发生变化的背后体现了一定的语言学规律。从认知隐喻视角出发可探讨网络热词“躺平”的语义泛化过程和语义泛化的隐喻机制。分析发现,“躺平”经过隐喻机制作用后,其表示动作的语义特征减弱,行为态度义增强。同时,在隐喻跨域映射的作用下,“躺平”一词的构词形态和语用功能得到了深化,不仅可以用以描写评价客观事实,也能用来自嘲和调侃以表人们的心理特征。

摘要： 近来,表达式“X它不香吗”盛行于网络。该表达式是一个否定反问句,在语法上,变项“X”的类型主要包括名词和名词性短语、不及物动词和动词性短语及主谓短语;在语义上,该表达式受变项“X”的内容变化和核心词语“香”的语义演变影响,从具体义泛化为抽象义;在语用上,该表达式具有主观肯定、否定调侃、推荐建议的功能。该表达式的形成受句型变化、隐喻认知、语言模因、网络环境和网民心理这些因素的影响。

摘要： 名词“阴功”作为粤方言民俗词,与“阴德”同义。在粤方言中,“阴功”可置于句中、句首和句末,与动词、否定词、副词和语气词搭配,其语义由指称义向性状义到表“惊呼、劝阻、无奈”情感义转化。从语法-语用互动视角观察,句法位置是说话者认知情态表述的参照点,“阴功”句法位置的游移是实词虚化的表现。在语用推理机制下,“阴功”表示“没有人私下为自己做好事”的语义被固化下来,并用作“阴功”的语义表达。同时,“够/好阴功”等突显“私下的、不利的”的语义,与语气词“啊、咯、啰”等搭配使语义进一步泛化,最终获得表达主观情感和认知情态的语义功能。

摘要： 从学术文献中抽取其涉及的理论可视为一类命名实体识别(NER)问题.现有的命名实体抽取方法存在训练语料依赖、方法难以迁移等问题.本研究总结了现有的命名实体识别的常用方法,分析命名实体抽取的过程和评判依据,对识别过程中常用的特征进行了归纳.本研究提出了一个基于语义泛化思想的命名实体识别模型.实验选取了词性、知网义原等外部知识,采用CRF(条件随机场)作为语言模型.实验表明,识别准确率最高达到95.38％,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,较多的语义资源能够小幅提高性能,但导致召回率下降.外部知识能够提高识别效果,但是选取最适用的外部知识、以及外部知识使用中的匹配、词语的语义消歧则成为新问题.

摘要： 本发明公开一种高泛化性的跨域道路场景语义分割方法，包括：通过游戏引擎产生虚拟图像及对应标签；利用虚拟图像生成全局/局部纹理迁移图像；对虚拟图像、全局/局部纹理迁移图像送入神经网络进行训练；将神经网络训练的全局/局部纹理迁移图像进行一致性约束；对经过神经网络训练的虚拟图像以及经过一致性约束的局纹理迁移图像和局部纹理迁移图像分别与标签计算损失值，并依据损失值训练语义分割模型；利用训练好的语义分割模型进行语义分割。本发明通过对虚拟图像的全局纹理迁移和局部纹理迁移实现数据增强，攻击神经网络，迫使模型学习跨域不变的形状信息；且该方法只在源域进行网络训练，实现了可靠的跨域分割效果，同时拥有很强的泛化性能。

摘要： 本发明提供了一种通配符类模板泛化方法和装置、通用模板泛化方法和系统，其中通配符类模板泛化方法包括：对模板泛化所采用语料中的各文本对象分别执行：对当前文本对象进行分词处理；利用分词结果中相邻词项粘接成一个词项的所有可能的组合，确定各粘接结果，该粘接结果中包含所述分词结果；分别针对各粘接结果，将粘接结果中所有进行粘接的相邻词项的粘接概率以及保持拆分的相邻词项的拆分概率相乘得到粘接结果的概率；基于概率最大的粘接结果确定通配符槽和固定词语，得到当前文本对象的通配符类模板。通过本发明能够提高泛化得到的模板的召回率和识别准确性。

摘要： 本申请实施例公开了一种基于语义实现语句泛化的方法和装置，包括：对待处理语句作分词处理，得到语句分词；根据所述语句分词得到扩展句；其中，所述扩展句是基于从所述语句分词和所述语句分词的同义词中选择相应的分词进行排列组合得到的；根据所述扩展句的分词生成词向量，基于所述词向量得到扩展句向量；计算所述扩展句向量和语句向量的相似度；其中，所述语句向量是基于由所述语句分词生成的词向量得到的；获取所述相似度满足条件的目标扩展句，将所述目标扩展句作为语句泛化的结果，用以在配置种子话术时，减少人工枚举的工作量，提高扩展句的覆盖面。

摘要： 本发明公开一种高泛化性的跨域道路场景语义分割方法，包括：通过游戏引擎产生虚拟图像及对应标签；利用虚拟图像生成全局/局部纹理迁移图像；对虚拟图像、全局/局部纹理迁移图像送入神经网络进行训练；将神经网络训练的全局/局部纹理迁移图像进行一致性约束；对经过神经网络训练的虚拟图像以及经过一致性约束的局纹理迁移图像和局部纹理迁移图像分别与标签计算损失值，并依据损失值训练语义分割模型；利用训练好的语义分割模型进行语义分割。本发明通过对虚拟图像的全局纹理迁移和局部纹理迁移实现数据增强，攻击神经网络，迫使模型学习跨域不变的形状信息；且该方法只在源域进行网络训练，实现了可靠的跨域分割效果，同时拥有很强的泛化性能。

摘要： 本发明实施例提供一种泛化和泛在的语义交互方法、设备及存储介质。该方法包括：确定待交互信息包括的所有物理对象，根据物理对象、物理对象需要的操作以及操作需要的前提条件，和/或，操作结果需要的约束分别确定名词词素、动词词素和缀词词素，在内存中对名词词素、动词词素和缀词词素组装得到待交互信息的原始数据，依据接口指令描述文法对原始数据进行编码，在内存中得到待交互信息的字节编码序列；发送待交互信息的字节编码序列。本发明实施例的方法，通过将物理语义特征信息随路传输，不仅使得机器能够理解它所处理的数值数据所对应的含义，并且为跨域的信息交互提供了新的技术实现路径。

摘要： 本发明提供一种用于对图像语义分割模型泛化能力的度量方法，包括获取图像数据集，并获得待评估的图像语义分割模型在图像数据集的预测结果；选取任意两个图像语义分割模型的预测结果差异最大的图像集合，构建模型差异最大化且具代表性的样本集，其中，所选取的两个图像语义分割模型分别设置为攻击者和防守者；通过模型投票法获取样本集的语义分割标签；根据语义分割标签计算所有图像语义分割模型预测结果的准确性，并将所有图像语义分割模型预测结果转化为两两模型的攻击/防守分数矩阵，获得所有图像语义分割模型的全局泛化能力排名。本发明提出的方法能够使用较少的人力物力高效、准确的对图像语义分割模型泛化能力的进行度量。

摘要： 本发明提供了一种通配符类模板泛化方法和装置、通用模板泛化方法和系统，其中通配符类模板泛化方法包括：对模板泛化所采用语料中的各文本对象分别执行：对当前文本对象进行分词处理；利用分词结果中相邻词项粘接成一个词项的所有可能的组合，确定各粘接结果，该粘接结果中包含所述分词结果；分别针对各粘接结果，将粘接结果中所有进行粘接的相邻词项的粘接概率以及保持拆分的相邻词项的拆分概率相乘得到粘接结果的概率；基于概率最大的粘接结果确定通配符槽和固定词语，得到当前文本对象的通配符类模板。通过本发明能够提高泛化得到的模板的召回率和识别准确性。

摘要： 本发明公开了语义信息表示方法、语义编码器、解码器和语义通信框架，属于语义通信领域。本发明在传统的语义通信架构基础上，在语义编码器中增加语义比较器，在语义解码器增加语义推理器。所述语义通信架构不在发送方对语义信息进行直接编码，而是训练一个语义比较器，该语义比较器能够区分出发送方的专家推理路径，语义推理器通过和语义比较器对抗式训练，学习到语义发送方专家推理路径的推理机制，最后直接能对接收到的信息进行解码恢复出语义信息，解决了对隐式语义信息中的语义推理机制难以编码的问题，并且能够实现语义信息的解码。

摘要： 本发明公开了一种基于语义泛化的问答准确率提升方法，所述方法包括以下步骤：(1)接收问题，抽取问题实体，基于知识互动模式的问答知识库泛化；(2)建立问题实体匹配的关联图谱，基于关联图谱对问题进行语义泛化；(3)确定与问题实体匹配的答案。本发明通过知识互动模块和等价句式算法实现问答知识库问答对泛化，建立关联图谱对问题进行语义泛化，不会出现答非所问或者无回复结果的情况，提高电力专业知识智能问答的准确性，能够达到电力知识服务问答系统精准解决用户问题的目的。

摘要： 本申请实施例提供一种语义泛化方法及显示设备，所述方法包括：接收输入事件，所述输入事件用于表示输入待搜索内容；获取关联图，所述关联图用于表示多个关键词之间的关系图；根据所述待搜索内容和所述关联图，对所述待搜索内容进行语义泛化，确定与所述待搜索内容匹配的目标搜索内容。本申请能够解决现有技术中需要人工大量的数据标注支撑，同时导致提供的搜索内容不精准的问题。